一、引言

番茄作為全球消費(fèi)量最大的蔬菜之一，其品質(zhì)檢測(cè)貫穿種植、采收、加工全產(chǎn)業(yè)鏈。傳統(tǒng)檢測(cè)手段依賴人工目視分級(jí)和破壞性化學(xué)分析，存在效率低、主觀性強(qiáng)、無(wú)法實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)等痛點(diǎn)。某大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)基于高光譜成像技術(shù)，創(chuàng)新性地將結(jié)構(gòu)光三維重建與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合，開發(fā)出 "CMD-1 型" 多模態(tài)檢測(cè)裝置，實(shí)現(xiàn)了番茄糖度、表面缺陷、三維形貌的同步無(wú)損檢測(cè)。該技術(shù)突破傳統(tǒng)高光譜成像受形貌干擾的局限，為智慧農(nóng)業(yè)提供了全新的技術(shù)范式。

 

二、技術(shù)突破：多模態(tài)融合檢測(cè)系統(tǒng)

1.硬件架構(gòu)創(chuàng)新

1) 結(jié)構(gòu)光三維成像單元：采用 DLP 投影儀（912×1140 像素）與華為 Mate30 手機(jī)攝像頭（4000 萬(wàn)像素）組合，通過投射正弦條紋圖案獲取番茄表面三維高度信息。該設(shè)計(jì)利用手機(jī)攝像頭的高分辨率和便攜性，將設(shè)備成本降低至傳統(tǒng)工業(yè)相機(jī)的 1/5。

2) 高光譜成像單元：搭載彩譜線掃描高光譜相機(jī)FigSpec FS-13（400-1000nm，300 波段，2.5nm 分辨率），配合 60W 鹵素?zé)舡h(huán)形光源，實(shí)現(xiàn)番茄表面反射光譜的連續(xù)采集。

 

3) 運(yùn)動(dòng)控制單元：40cm 行程的步進(jìn)電機(jī)載物臺(tái)，支持 0.1mm 級(jí)定位精度，配合遮光罩設(shè)計(jì)，確保檢測(cè)過程不受環(huán)境光干擾。

 

2.算法優(yōu)化

1) 三維重建算法：改進(jìn) U-Net 語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)，將下采樣池化層替換為卷積層，保留更多圖像細(xì)節(jié)。在 720 對(duì)半球形樣本（直徑 4-8cm）訓(xùn)練下，單幀條紋圖像的三維高度預(yù)測(cè)時(shí)間僅需 0.75 秒，直徑誤差＜2mm，最大高度誤差＜4%。

2) 光譜分析算法：采用多元散射校正（MSC）消除顆粒散射干擾，結(jié)合連續(xù)投影算法（SPA）篩選特征波長(zhǎng)，將 300 波段光譜壓縮至 20 個(gè)關(guān)鍵波段，顯著提升糖度預(yù)測(cè)效率。

3) 圖像配準(zhǔn)算法：引入白色乒乓球半球作為基準(zhǔn)物，通過 Canny 邊緣檢測(cè)與最小二乘圓擬合，實(shí)現(xiàn)三維形貌與高光譜圖像的像素級(jí)配準(zhǔn)，物理偏差＜3mm。

 

三、應(yīng)用場(chǎng)景與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)

1.糖度無(wú)損檢測(cè)

1) 檢測(cè)精度：在 2-6°Brix 糖度范圍內(nèi)，偏最小二乘模型預(yù)測(cè)誤差＜0.5°Brix，與傳統(tǒng)折射儀檢測(cè)結(jié)果的相關(guān)系數(shù) R2＞0.92。

2) 空間分布可視化：通過融合三維高度與光譜數(shù)據(jù)，可直觀顯示番茄表面凹陷區(qū)域的糖度異常，為分級(jí)決策提供依據(jù)。

 

2.表面缺陷識(shí)別

1) 病害檢測(cè)：針對(duì)早疫病早期病斑（直徑＜2mm），結(jié)合魯棒主成分分析（RPCA）去噪與 SVM 分類模型，檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá) 94.44%，較全光譜模型提升 8.33%。

2) 機(jī)械損傷定位：利用 640nm 反射率特征，結(jié)合三維高度信息，可區(qū)分深度＞1mm 的壓傷與正常表皮，識(shí)別率＞95%。

 

3.三維形貌分析

1) 尺寸測(cè)量：對(duì)直徑 4-8cm 的番茄，三維重建系統(tǒng)的直徑測(cè)量誤差＜1.17mm，高度誤差＜4%，滿足工業(yè)級(jí)檢測(cè)要求。

2) 果型分級(jí)：基于表面積與體積比，可自動(dòng)區(qū)分圓形、橢圓形等果型，分類準(zhǔn)確率＞98%。

 

四、產(chǎn)業(yè)化落地與效益分析

1.設(shè)備集成化

1) 模塊化設(shè)計(jì)：檢測(cè)裝置采用工業(yè)級(jí)鋁型材框架，體積壓縮至 60cm×40cm×50cm，支持車載移動(dòng)檢測(cè)。

2) 無(wú)線傳輸：通過 4G/5G 模塊，檢測(cè)數(shù)據(jù)可實(shí)時(shí)上傳至云端，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程品質(zhì)監(jiān)控。

 

2.成本效益

1) 單機(jī)成本：核心部件（高光譜相機(jī)、結(jié)構(gòu)光投影儀）國(guó)產(chǎn)化后，設(shè)備成本從 20 萬(wàn)元降至 8 萬(wàn)元。

2) 檢測(cè)效率：?jiǎn)闻_(tái)設(shè)備每小時(shí)可檢測(cè) 1200 個(gè)番茄，效率是人工檢測(cè)的 30 倍。

3) 損耗降低：通過早期病害識(shí)別，可減少倉(cāng)儲(chǔ)期腐爛損失 15%-20%。

 

3.行業(yè)應(yīng)用案例

1) 加工企業(yè)：某番茄醬廠采用該系統(tǒng)后，原料分級(jí)準(zhǔn)確率從 75% 提升至 95%，年節(jié)約人工成本 80 萬(wàn)元。

2) 電商平臺(tái)：某生鮮電商利用三維形貌數(shù)據(jù)生成番茄 3D 模型，消費(fèi)者可通過 VR 查看果實(shí)細(xì)節(jié)，退貨率下降 25%。

 

五、技術(shù)展望與挑戰(zhàn)

1.硬件升級(jí)

1) 光譜范圍擴(kuò)展：引入短波紅外（1000-2500nm）光譜，增強(qiáng)對(duì)內(nèi)部空洞、種子發(fā)育的檢測(cè)能力。

2) 輕量化設(shè)計(jì)：借鑒北理工張軍團(tuán)隊(duì)的片上高光譜成像技術(shù)，開發(fā)微型化檢測(cè)模塊，支持無(wú)人機(jī)巡檢。

 

2.算法優(yōu)化

1) 多模態(tài)融合模型：將光譜、三維、紋理特征輸入 Transformer 網(wǎng)絡(luò)，提升復(fù)雜場(chǎng)景下的檢測(cè)魯棒性。

2) 小樣本學(xué)習(xí)：針對(duì)罕見病害，采用遷移學(xué)習(xí)與生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）合成樣本，降低模型訓(xùn)練門檻。

 

3.標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)

1) 行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)：聯(lián)合農(nóng)業(yè)農(nóng)村部制定《番茄高光譜檢測(cè)技術(shù)規(guī)范》，統(tǒng)一檢測(cè)流程與評(píng)價(jià)指標(biāo)。

2) 數(shù)據(jù)共享：建立全國(guó)性番茄品質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)，推動(dòng)跨區(qū)域檢測(cè)結(jié)果互認(rèn)。

 

六、結(jié)語(yǔ)

彩譜高光譜相機(jī)FS-13在番茄檢測(cè)中的應(yīng)用，標(biāo)志著農(nóng)業(yè)檢測(cè)從 "單點(diǎn)分析" 向 "全域感知" 的跨越。隨著硬件成本下降與算法精度提升，該技術(shù)將加速滲透至種植、倉(cāng)儲(chǔ)、流通全鏈條，為實(shí)現(xiàn) "從農(nóng)田到餐桌" 的品質(zhì)追溯提供技術(shù)支撐。未來，通過與物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈技術(shù)的深度融合，高光譜檢測(cè)系統(tǒng)有望成為智慧農(nóng)業(yè)的核心基礎(chǔ)設(shè)施，推動(dòng)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向精準(zhǔn)化、智能化轉(zhuǎn)型。